Na economia de hoje, a análise e a inteligência de negócios são um instrumento poderoso. Organizações de todos os setores estão criando grandes volumes de dados, o que aumentou a demanda por especialistas que possam compreender e analisar esses dados.
De acordo com uma recente Pesquisa MicroStrategy, empresas de todo o mundo estão aproveitando os dados para
- Melhore a eficiência de processos e custos (60%)
- Crie estratégias e implemente mudanças (57%)
- Acompanhe e melhore o desempenho financeiro (52%)
De acordo com a pesquisa, 71% das organizações em todo o mundo esperam que seus investimentos em análise acelerem nos próximos três anos e além.
Dada essa tendência, aprender os meandros da análise de negócios pode ajudá-lo a desenvolver sua carreira e fazer julgamentos mais inteligentes no trabalho.
Usar a análise de dados para exercer influência em uma empresa é uma estratégia altamente eficaz. Antes de aprofundar os benefícios da análise de dados, é necessário definir a frase “análise de negócios”.
O que é análise de negócios?
A análise de negócios é o processo de derivar significado dos dados usando metodologias quantitativas para tomar decisões de negócios educadas.
A análise de negócios pode ser feita de três maneiras:
- Análise descritiva: A análise de dados históricos para detectar tendências e padrões.
- Análise preditiva: Este é o uso de estatísticas para estimar resultados futuros.
- Análise prescritiva: O uso de testes e outras abordagens para decidir qual resultado produzirá os melhores resultados em uma situação específica.
O método a ser usado é determinado pelas circunstâncias de negócios em questão. Aqui estão alguns exemplos de como as organizações se beneficiaram com a adoção da análise de negócios.
Os benefícios da análise de negócios
#1. Tomada de decisão mais bem informada
Ao abordar uma decisão estratégica crítica, a análise de negócios pode ser um recurso significativo.
Quando a empresa de caronas Uber atualizou seu Customer Obsession Ticket Assistant (COTA) no início de 2018. É uma ferramenta que usa aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para ajudar os agentes a melhorar sua velocidade e precisão ao responder a tickets de suporte. Ele usa análise prescritiva para determinar se a nova versão seria mais eficaz do que a versão anterior.
A organização conseguiu identificar que o produto aprimorado resultou em um serviço mais rápido, recomendações de resolução mais precisas e maiores níveis de satisfação do cliente por meio de testes A/B — um meio de avaliar as consequências de duas opções diferentes. Essas descobertas não apenas aceleraram o procedimento de liquidação de passagens da Uber, mas também economizaram milhões de dólares para a empresa.
#2. Aumento da receita
As empresas que adotam projetos de dados e análises podem se beneficiar financeiramente de forma significativa.
De acordo com a pesquisa da McKinsey, as empresas que investem em big data obtêm um ganho médio de XNUMX% nos lucros. Isso aumenta para nove por cento para investimentos de cinco anos.
Em linha com essa tendência, um estudo recente do BARC descobriu que as organizações que podem quantificar seus ganhos com a análise de dados relatam um aumento médio de 8% nas vendas e uma redução de 10% nos custos.
Essas descobertas demonstram o claro retorno financeiro que pode resultar de uma forte estratégia de análise de negócios – uma estratégia da qual muitas empresas podem lucrar à medida que o mercado de big data e análise se expande.
#3. Maior eficiência operacional
A análise pode ser utilizada para melhorar as operações de negócios, além de ganhos financeiros.
De acordo com uma análise recente da KPMG sobre as tendências emergentes de infraestrutura, muitas empresas já estão adotando a análise preditiva para antecipar as preocupações operacionais e de manutenção antes que se tornem problemas maiores.
Uma operadora de rede móvel pesquisada afirmou que usa dados para prever interrupções com sete dias de antecedência. Armada com esse conhecimento, a empresa pode evitar interrupções cronometrando a manutenção de maneira mais adequada, permitindo não apenas economizar nos custos operacionais, mas também garantir que os ativos tenham um desempenho ideal.
Por que você deve estudar Business Analytics?
Adotando uma abordagem orientada a dados para os negócios pode trazer enormes benefícios, mas muitas empresas relatam uma escassez de pessoal experiente nas áreas de análise.
O LinkedIn lista a análise de negócios como uma das principais habilidades que os empregadores precisam em 2019 eO Bureau of Labor Statistics espera que o emprego de analistas de pesquisa operacional cresça a uma taxa de 27% até 2026 - muito mais rápido do que a média nacional para todas as ocupações.
Muitos indivíduos podem analisar estatísticas, mas acho que estarão em posições bastante limitadas, a menos que possam ajudar a entender essas descobertas no contexto em que a empresa compete. Se você deseja capitalizar a demanda por profissionais orientados por dados, concluir um curso on-line pode ajudá-lo a melhorar seu conjunto de habilidades e avançar em sua carreira.
Você pode construir uma estrutura analítica que pode ser usada em sua tomada de decisão diária. Além disso, você pode ajudar sua empresa a prosperar aprendendo a identificar tendências, testar hipóteses e concluir a partir de amostras populacionais.
“Se você não usar os dados, ficará para trás”, disse Hammond. “Pessoas com essas qualidades, bem como uma consciência das configurações de negócios, agregarão mais valor e terão maior impacto.”
Exemplos de análise de negócios
A análise de negócios tem aplicações em uma ampla gama de indústrias. Algumas empresas estão criando novos métodos para alavancar big data para melhorar a experiência do cliente e maximizar os ganhos. Aqui está um exemplo de análise de negócios em ação:
As corporações de fast-food começaram a usar a BA para melhorar a eficiência de seus locais. Quem quer perder tempo em um drive-thru de fast-food? Essas empresas podem aumentar a eficiência durante os horários de pico monitorando o quão ocupado o drive-thru está. Quando há uma longa fila, os quadros de pedidos digitais flutuam. Eles começam enfatizando produtos que podem ser preparados rapidamente. Isso resulta em pedidos mais simples que podem ser concluídos mais rapidamente. Itens mais lentos com margens maiores são apresentados quando as linhas são curtas. Como resultado, a loja pode se adaptar às necessidades em tempo real e aumentar a eficiência.
Outros tipos de aplicativos BA vão além de simplesmente reagir às circunstâncias atuais. Esses métodos ajudam as empresas a prever quais clientes são menos propensos a retornar. Eles podem, então, concentrar a publicidade e as promoções nesses clientes para aumentar a retenção de clientes. Aqui estão alguns exemplos de análise preditiva no local de trabalho:
Os cassinos empregam a BA para aumentar os ganhos e reter os consumidores. Embora a casa geralmente ganhe na maioria das vezes, os jogadores geralmente precisam ganhar o suficiente para se divertir e continuar jogando. Caso contrário, os jogadores podem perder o interesse e deixar de retornar. Os cassinos podem descobrir quais clientes gastam mais dinheiro rastreando suas despesas. Eles podem fornecer mais incentivos a esses clientes que gastam muito para mantê-los voltando. Os dados obtidos também ajudam esses resorts a determinar quais comodidades são as mais populares.
Análise de dados versus análise de negócios
A análise de dados é uma palavra abrangente que se refere à ciência de analisar dados brutos para transformar esses dados em informações significativas a partir das quais tendências e métricas podem ser expostas. Embora a análise de negócios e a análise de dados tenham como objetivo melhorar a eficiência operacional, a análise de negócios é mais focada em aplicativos de negócios. Enquanto a análise de dados tem um foco mais amplo – tanto a inteligência de negócios e relatórios, quanto o processamento analítico online (OLAP), estão sob o guarda-chuva da análise de dados.
No processo de análise de dados, cientistas de dados, analistas de dados e engenheiros de dados colaboram para adquirir, integrar e preparar dados para o desenvolvimento, teste e revisão de modelos analíticos, garantindo resultados precisos. O foco da análise de dados para fins comerciais está em questões específicas de operações de negócios.
Ciência de dados versus análise de negócios
A ciência de dados é um campo multidisciplinar que estuda dados estruturados e não estruturados usando sistemas científicos, métodos e algoritmos para determinar de onde vem a informação, o que significa e como ela pode ser transformada em um recurso valioso no desenvolvimento de estratégias de tecnologia da informação.
Um bem programa do curso de ciência de dados ensinará como integrar análise de dados, estatística, aprendizado de máquina e metodologias relacionadas para gerenciar e entender o dilúvio de dados resultante do surgimento da tecnologia da informação. Os cientistas de dados são responsáveis por apresentar informações digitais de uma forma que demonstre seu valor prático na tomada de decisão baseada em dados. No entanto, eles geralmente não se esforçam para responder a perguntas específicas da mesma forma que os analistas de negócios fazem quando procuram insights de análise de negócios.
Análise de Negócios vs. Inteligência de Negócios
Embora a inteligência de negócios e a análise de negócios desempenhem funções comparáveis e possam ser utilizadas de forma intercambiável, ambos os métodos diferem fundamentalmente em seu foco. A análise de inteligência de negócios concentra-se na análise descritiva, que combina coleta de dados, armazenamento e gerenciamento de conhecimento com análise de dados para revisar dados anteriores e fornecer novas visualizações das informações atualmente disponíveis.
Análise prescritiva é a ênfase da análise de negócios, que emprega mineração de dados, modelagem e aprendizado de máquina para prever resultados futuros. Inteligência de negócios essencialmente responde às perguntas: "O que aconteceu?" e “O que precisa mudar?” E a análise de negócios responde à pergunta: “Por que isso está acontecendo?” “E se essa tendência continuar?” "O que vai acontecer à seguir?" e "E se alterarmos alguma coisa?" A estrutura e a finalidade das soluções de análise de negócios e inteligência de negócios tendem a se sobrepor.
Perguntas frequentes sobre análise de negócios
Qual é o escopo da análise de negócios no futuro?
A análise de negócios deve ter um impacto substancial, entre outras coisas, em marketing, vendas, experiência do cliente, finanças, gerenciamento de riscos, recursos humanos e operações de mídia social. As pessoas que entendem essas análises em profundidade estão mais bem posicionadas para serem líderes do setor.
A análise de negócios é fácil de aprender?
Aproveitar o poder da análise nos negócios agora é mais fácil do que nunca, graças aos avanços tecnológicos e ao aumento dos dados disponíveis.
Existe muita matemática na análise de negócios?
Ao contrário da opinião comum, a análise de negócios não requer treinamento substancial em codificação, matemática ou ciência da computação. É uma excelente carreira para quem aprecia enfrentar desafios complexos e fornecer soluções práticas baseadas em dados reais da empresa.
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